Moisés Gualapuro - moises.gualapuro@ikiam.edu.ec - Universidad Regional Amazónica IKIAM, Tena (Ecuador)
Cristina Ramos - cristina.ramos@ikiam.edu.ec - Universidad Regional Amazónica IKIAM, Tena (Ecuador)
Al finalizar la unidad, el estudiante será capaz de:
Instalar R y Rstudio en el equipo personal
Crear su usuario en Rstudio cloud (https://rstudio.cloud/)
Tener familiaridad con el entorno de Rstudio
R es un lenguaje de programación para estadística computacional. Es un paquete de software libre disponible bajo GNU Licencia General Pública. R y sus librerías están diseñadas para estadística y visualización, entre ellas las estadísticas descriptivas, inferencias estadísticas y análisis de regresión.
Es compatible con todos los sistemas operativos (Linux, MacOS, Windows).
Es un entorno integrado, especialmente desarrollado para el análisis de datos, los cálculos estadísticos y las representaciones gráficas.
Es un lenguaje de programación sencillo.
Es software libre.
Ampliamente usado en la investigación científica.
Permite crear visualizaciones de datos de alta calidad (ggplot).
Permite crear dashboards para visualizar y analizar datos (Markdown, rKnit, Latex).
Permite crear informes automáticos.
Dispone de herramientas de análisis estadístico para ahondar en el conocimiento de los datos.
Es reproducible.
Interactividad en la visualización (shiny: https://shiny.rstudio.com/gallery/, plot.ly: https://plot.ly/r/line-and-scatter/).
Comunidad de apoyo (StackOverflow: https://stackoverflow.com/questions/tagged/r, cross Validated: https://stats.stackexchange.com/, R Help Mailing List: https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help, r-bloggers: https://www.r-bloggers.com/).
Amplia disponibilidad de paquetes (https://cran.r-project.org/web/packages/available_packages_by_name.html, tidyverse: https://www.tidyverse.org/).
Amplia disponibilidad de paquetes para ciencias de la vida (https://www.bioconductor.org/).
R podría consumir toda la memoria RAM disponible, dificulta el trabajo con datos masivos.
No se puede reclamar si algo no funciona.
La calidad de algunos paquetes puede no ser ideal.
Al inicio no es user-friendly. La curva de aprendizaje es lenta al inicio, luego es exponencial.
Fácil equivocarse y no reconocer dónde se encuentra el error.
R se puede descargar de https://cran.r-project.org; luego se debe seguir las instrucciones e instalar con las opciones predeterminadas.
En Ubuntu se ejecuta en el terminal: sudo apt-get install r-base.
Después de instalar R, se debe instalar RStudio desde: https://rstudio.com/products/rstudio/download/; se debe seguir las instrucciones e instalar con las opciones predeterminadas.
Ingresar a https://rstudio.cloud y crear un usuario como en cualquier plataforma de correo o red social.
La primera opción es abrir la consola de R base:
La segunda opción es abrir el terminal (Ctrl + Alt + t) o la línea de comando (cmd)
La tercera opción es usar R con RStudio.
“RStudio es un integrated development environment (IDE) para R. Incluye una consola, editor con resaltador-sintáctico que soporta la ejecución de código, asimismo herramientas de gráfica, registro histórico, debugging y administración del entorno de trabajo (workspace)”
Al abrir RStudio se tendrá la siguiente ventana:
En el interfaz de RStudio se tiene 4 áreas, además de la barra de opciones en la parte superior.
Área Superior - Izquierda: es el editor de sintaxis; se trata del lugar donde editamos la sintaxis para posteriormente ejecutarla. Al escribir allí no sucederá nada, a no ser que se apriete algún botón para ejecutar los comandos o la tecla ctrl+enter.
Área Superior - Derecha: es el “entorno de trabajo” del programa: en este lugar se muestra el conjunto de datos y los “objetos” (resultados, variables, gráficos, etc.) que se almacenan al ejecutar diferentes análisis.
Área Inferior - Derecha: paneles de archivos, de salida, de paquetes y de ayuda;
la pestaña files permite ver el historial de archivos trabajados con el programa;
la pestaña plots permite visualizar los gráficos que se generen;
la pestaña packages permite ver los paquetes descargados y guardados en el disco duro así como gestionar su instalación o actualización;
la ventana help permite acceder al CRAN - Comprehensive R Archive Network (siempre que se cuente con conexión a Internet), página oficial del software que ofrece diferentes recursos para el programa: manuales para el usuario, cursos on line, información general, descarga de paquetes, información de los paquetes instalados, etc. Esta última pestaña es bastante útil: empleando el motor de búsqueda se accede de manera rápida a manuales de uso de los diferentes paquetes (y sus funciones) instalados en el computador (esto no requiere conexión a Internet).7;
la ventana viewer muestra los resultados al construir reportes mediante funcionalidades tipo rmarkdown.
Área Inferior - Izquierda: es la consola. Corresponde a lo que sería el software R en su versión básica. Allí el software ejecuta las operaciones realizadas desde el editor de sintaxis.
Las funcionalidades señalados a continuación están disponibles en: https://github.com/rstudio/cheatsheets/blob/master/translations/spanish/rstudio-ide_Spanish_Translation_Monica_Alonso.pdf
Revisión de la versión de R
## _
## platform x86_64-pc-linux-gnu
## arch x86_64
## os linux-gnu
## system x86_64, linux-gnu
## status
## major 3
## minor 6.3
## year 2020
## month 02
## day 29
## svn rev 77875
## language R
## version.string R version 3.6.3 (2020-02-29)
## nickname Holding the Windsock
La versión predertimanada de R tiene varias funciones previamente cargadas. Por otro lado, se tiene funciones más especializadas que se desarrollan en forma de paquetes que se requieren ser instaladas desde el repositorio de R denominada CRAN (https://cloud.r-project.org/). Para revisar el paquete disponible debe dirigirse a la sección “Software/Packages”. Aquí encontrará un aproximado de 16395 paquetes.
Para instalar alguno de ellos se debe usar el código:
## Package LibPath Version Priority Depends Imports LinkingTo Suggests
## Enhances License License_is_FOSS License_restricts_use OS_type Archs
## MD5sum NeedsCompilation Built
# Instalar un único paquete, install.packages("nombrepaquete")
install.packages("forensic")
# Grupo de paquetes, install.packages(c("nombrepaquete1", "nombrepaquete2",...))
install.packages(c("tinytest", "abdiv"))
# Instalar solamente si se requiere
if(require("forensic")) install.packages("forensic")
# Actualizar un paquete
update.packages("car")
# Remover o desinstalar paquete(s)
remove.packages("abdiv")Se puede utilizar la orden help("nombrefuncion") o ?nombrefuncion o ??nombrefuncion_
# Revisar información de ayuda y ejemplos. Se puede escribir:
# Ayuda de una función
?mean
help(mean)
??sqrt
help(sqrt)
# Ayuda de un paquete: Se puede escribir
??ggplotLa información de ayuda se desplegará en la ventana inferior-derecha, donde se muestra la: descripción, usos, argumentos, valores, referencias y ejemplos. Si la función es implementado en varios módulos, se presentará el listado de módulos para seleccionar.
Si la información disponible en Help es insuficiente o no logra corregir algo por cuenta propia, se recomienda hacer la busqueda del tema en plataformas como:
R-project: https://www.r-project.org/help.html
RStudio support: https://community.rstudio.com/
Stackoverflow: https://stackoverflow.com/questions/tagged/r
Cross Validated: https://stats.stackexchange.com/
R-bloggers: https://www.r-bloggers.com/
GitHub: https://github.com/search?l=R&q=R+programming&type=Repositories
Items de cada componente de la interfaz de RStudio: http://wpd.ugr.es/~bioestad/guia-r-studio/practica-1-r-studio/
Textos de R: https://rstudio.com/resources/books/
Guías rápidas (Cheatsheets) de algunos paquetes de R, disponibles en: https://github.com/rstudio/cheatsheets